API d'IA générative avec GPT-4 et ChatGPT Alternatives

Qu'est-ce que l'IA générative ?

L'IA générative est un terme fantaisiste désignant les modèles de génération de texte. Ces modèles prennent un morceau de texte en entrée et génèrent le reste du texte pour vous, dans l'esprit de votre entrée initiale. C'est à vous de décider de la taille du texte généré et de la quantité de contexte que vous souhaitez transmettre au modèle dans votre entrée.

Supposons que vous ayez le texte suivant :

LLaMA 2 is a powerful Natural Language Processing model

Supposons que vous souhaitiez générer environ 250 mots à partir du texte ci-dessus. Envoyez simplement votre texte au modèle et il générera le reste :

LLaMA 2 is a powerful Natural Language Processing model that does what every model should do: predict your future behavior. It's very effective at detecting patterns in your real-time input, predicting upcoming events and responses that you may not even consider. LLaMA 2's power consists of a set of internal neural processes that are extremely accurate. But at the same time that results are good, they need to be fast. So LLaMA 2 is designed to run on the server. To speed up your results, you may need to use the cloud. Here's why: you may be storing your business data in the cloud. And using the cloud may mean that you can't get your data into the Natural Language Processing process because you have to transfer everything over the cloud.

Les modèles génératifs fondamentaux nécessitent généralement une certaine "ingénierie rapide" afin de comprendre ce que vous attendez d'eux. Vous pouvez en savoir plus sur l'ingénierie rapide dans notre article consacré à l'apprentissage à court terme : ici.

Une fois affinés sur des cas d'utilisation spécifiques, ces modèles génératifs peuvent donner des résultats encore plus impressionnants. La plupart des modèles génératifs modernes sont en fait affinés pour comprendre les instructions humaines sans nécessiter d'ingénierie (également connus sous le nom de modèles "instruct"). Pour en savoir plus sur l'utilisation de ces modèles d'instruction, consultez notre guide dédié : ici.

Les modèles génératifs permettent de réaliser n'importe quel cas d'utilisation de l'IA, à condition d'utiliser un modèle avancé et polyvalent : analyse des sentiments, correction de la grammaire et de l'orthographe, réponse aux questions, génération de codes, traduction automatique, classification des intentions, paraphrase... et bien d'autres choses encore !

IA générative

Pourquoi utiliser des modèles d'IA générative ?

L'IA générative est un excellent moyen d'automatiser toute tâche liée à la compréhension ou à la rédaction de textes. Voici quelques exemples.

Génération de contenu marketing

La création de contenu est aujourd'hui cruciale pour le référencement, mais c'est aussi un travail fastidieux. Pourquoi ne pas confier cette tâche à un modèle d'IA dédié, et se concentrer ainsi sur quelque chose de plus important ?

Chatbots

Les chatbots d'IA peuvent considérablement améliorer l'efficacité et la disponibilité du service client en fournissant des réponses instantanées, 24 heures sur 24 et 7 jours sur 7, aux demandes de renseignements, améliorant ainsi la satisfaction des clients. Ils peuvent également automatiser les tâches de routine, ce qui permet aux entreprises d'allouer des ressources humaines à des problèmes plus complexes et à des initiatives stratégiques.

Correction de la grammaire et de l'orthographe

La vérification orthographique basée sur l'IA peut améliorer de manière significative le professionnalisme et la lisibilité des communications professionnelles, réduisant ainsi la probabilité de malentendus et améliorant la réputation de l'entreprise. Elle rationalise également la préparation des documents et la correspondance par courrier électronique, ce qui permet de gagner du temps et de réduire la charge de travail des employés qui doivent corriger les erreurs manuellement.

Synthèse

La synthèse permet de transformer de longs documents commerciaux, des rapports et des communications en résumés concis et faciles à digérer, ce qui permet de gagner du temps et de s'assurer que les informations et les décisions clés sont rapidement accessibles. Cela permet d'améliorer la prise de décision, de stimuler la productivité et d'améliorer la rétention des informations à tous les niveaux d'une organisation.

L'API d'IA générative de NLP Cloud

NLP Cloud propose une API d'IA générative qui vous permet de générer du texte avec LLaMA 2, ChatDolphin, Mixtral 8x7B, Yi 34B, etc. Ces modèles sont de puissantes alternatives à ChatGPT, GPT-3.5 et GPT-4. Vous pouvez utiliser nos modèles pré-entraînés, télécharger vos propres modèles génératifs ou affiner votre propre modèle génératif parfaitement adapté à votre cas d'utilisation.

Pour plus de détails, voir notre documentation sur les modèles génératifs. ici.

Tester l'IA générative localement est une chose, mais l'utiliser de manière fiable en production en est une autre. Avec NLP Cloud, vous pouvez faire les deux !

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Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que l'IA générative de texte ?

L'IA génératrice de texte fait référence aux systèmes d'intelligence artificielle conçus pour créer automatiquement du contenu écrit, y compris des histoires, des articles, des codes et autres, en apprenant à partir de vastes ensembles de données de textes existants. Elle analyse les modèles, les contextes et les structures des données pour générer de nouveaux textes cohérents et contextuellement pertinents sur un large éventail de sujets.

Quelle est la différence entre l'IA générative, l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique ?

L'IA générative se concentre sur la création de nouvelles instances de données (comme des images, du texte ou de la musique) qui imitent les données réelles, l'apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux à couches multiples pour apprendre à partir de grandes quantités de données, et l'apprentissage automatique est un domaine plus large qui englobe les algorithmes et les modèles statistiques permettant aux ordinateurs d'effectuer des tâches sans être explicitement programmés pour chacune d'entre elles, dont l'apprentissage profond est un sous-ensemble. En substance, l'IA générative crée, l'apprentissage profond fournit un moyen sophistiqué d'apprendre à partir de la complexité, et l'apprentissage automatique est le principe général qui consiste à enseigner aux ordinateurs à apprendre à partir des données.

En quoi l'IA générative diffère-t-elle des autres types d'intelligence artificielle ?

L'IA générative se distingue des autres types d'intelligence artificielle par sa capacité à créer de nouvelles instances de données (telles que des images, du texte ou des sons) qui ressemblent aux données d'apprentissage, contrairement à l'IA traditionnelle qui se concentre sur la compréhension et l'apprentissage à partir de données existantes sans générer de nouvelles instances de données. Elle utilise des modèles tels que les réseaux adversoriels génératifs (GAN) ou les autoencodeurs variationnels (VAE) pour produire de nouveaux résultats qui ne se distinguent pas des données du monde réel.

Quelles sont les applications pratiques de l'IA générative dans les différents secteurs d'activité ?

L'IA générative révolutionne les industries en permettant la création de contenu personnalisé dans le domaine du marketing, par exemple en générant des publicités sur mesure ou du contenu pour les médias sociaux. Dans l'industrie du divertissement, elle contribue au développement d'images de synthèse réalistes pour les films et les jeux vidéo. En outre, dans le domaine de la recherche et du développement, l'IA générative accélère la découverte de médicaments en prédisant les structures moléculaires et en générant de nouveaux composés, réduisant ainsi le temps et les coûts associés aux expériences en laboratoire.

Comment les entreprises tirent-elles parti de l'IA générative pour améliorer l'expérience client ?

Les entreprises utilisent l'IA générative pour personnaliser les interactions et les réponses des clients en temps réel, améliorant ainsi la pertinence et l'efficacité du service client. En outre, elles créent des contenus immersifs et personnalisés, des recommandations de produits et des expériences qui répondent aux préférences et aux besoins spécifiques des clients, améliorant ainsi la satisfaction et l'engagement globaux.

Quelles sont les technologies clés qui permettent le fonctionnement de l'IA générative ?

L'IA générative fonctionne principalement à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique et de réseaux neuronaux, des techniques telles que les réseaux adversariaux génératifs (GAN) et les transformateurs étant particulièrement importantes pour des tâches telles que la génération de textes, la création d'images et la traduction de langues. Des ressources informatiques très performantes et des ensembles massifs de données sont également essentiels pour entraîner ces modèles de manière efficace.

Comment les réseaux neuronaux contribuent-ils à la fonctionnalité des systèmes d'IA générative ?

Les réseaux neuronaux servent de base aux systèmes d'IA générative en apprenant des modèles, des caractéristiques et des relations dans de vastes ensembles de données, ce qui permet de générer de nouvelles instances de données qui imitent les données d'origine. Cette capacité est essentielle dans des applications telles que la synthèse d'images et de la parole, où l'IA doit comprendre et reproduire avec précision des modèles complexes.

Quels sont les défis liés à la formation des modèles d'IA générative ?

La formation de modèles génératifs d'IA se heurte à des difficultés telles que la nécessité de disposer de grandes quantités de données à partir desquelles apprendre, et de garantir l'exactitude et la diversité des résultats générés sans perpétuer les biais ou produire des résultats absurdes. En outre, ces modèles nécessitent souvent d'importantes ressources informatiques, ce qui rend leur formation coûteuse et longue.

Comment évaluer la précision de l'IA générative ?

L'évaluation d'un modèle d'IA génératif implique généralement l'évaluation de ses performances à l'aide de mesures telles que l'exactitude, la précision, le rappel et le score F1 pour les tâches prédictives, ou de mesures spécialisées telles que BLEU pour la génération de langage naturel et Inception Score (IS) ou Fréchet Inception Distance (FID) pour la génération d'images, ainsi qu'une évaluation qualitative par l'intermédiaire d'une évaluation humaine pour juger du réalisme et de la pertinence des résultats générés.

Quels sont les langages pris en charge par votre API d'IA pour l'IA générative ?

Nous prenons en charge l'IA générative dans 200 langues

Puis-je essayer gratuitement votre API d'IA générative ?

Oui, comme tous les modèles de NLP Cloud, le point de terminaison de l'API d'IA générative peut être testé gratuitement.

Comment votre API d'IA gère-t-elle la confidentialité et la sécurité des données au cours du processus d'IA générative ?

NLP Cloud se concentre sur la confidentialité des données dès la conception : nous n'enregistrons pas et ne stockons pas le contenu des requêtes que vous effectuez sur notre API. NLP Cloud est conforme aux normes HIPAA et GDPR.
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